KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5203-5217
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2018
In order to increase the capacity and improve the spectrum efficiency of wireless communication systems, this paper proposes a rate-based two-sided many-to-one matching game algorithm for energy-harvesting small cells with non-orthogonal multiple access (NOMA) in heterogeneous cellular networks (HCN). First, we use a heuristic clustering based channel allocation algorithm to assign channels to small cells and manage the interference. Then, aiming at addressing the user access problem, this issue is modeled as a many-to-one matching game with the rate as its utility. Finally, considering externality in the matching game, we propose an algorithm that involves swap-matchings to find the optimal matching and to prove its stability. Simulation results show that this algorithm outperforms the comparing algorithm in efficiency and rate, in addition to improving the spectrum efficiency.
스마트 디바이스를 이용한 다양한 게임들이 증가하고 있는데, 음소인식은 스마트 디바이스를 사용한 효율적인 입력 방법은 음성이 될 수 있다. 게임에서 음성인식은 매우 빠르게 인식되면서 구동 되어야하는데, 본 연구에서는 게임 분야에서 유용하게 활용할 수 있는 최적화된 음소 인식 방법을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 음소 인식 방법은 음성 파장을 FFT로 전환하고, 해당 값을 Z평면에 도시한 후, 영역 데이터를 추출한 후 데이터베이스에 저장한다. 그리고 해당 값을 가중치 있는 두 갈래 그래프 최대 흐름 정합을 사용하여 음소 인식을 한다. 제안된 방법은 게임 또는 로봇과 같은 분야에서 빠른 음소 인식을 하고자 할 때 매우 유용한 방법이다.
본 연구에서는 윈도우즈 PC용 연속동작 감지 카메라, Xtion을 이용한 PC-윈도우 플랫폼 기반의 연속동작 녹화 및 매칭방법의 개발 내용을 소개한다. 해당 방법을 개발하기 위해 카메라를 통해 얻은 깊이 정보, RGB 화상 정보, 뼈대 정보를 가공하고 비교하는 API를 먼저 개발하였다. 유효관절만을 선택적으로 비교하는 pose 비교 방법이 개발되었으며, 연속동작 비교에서는 pose 사이에 다른 틀린 pose가 섞여도 인식할 수 있는 방법이 개발되었다. 특정 pose나 연속동작 검출을 위해 샘플 데이터를 기록하고 테스트할 수 있는 도구가 개발되었다. 6종류의 다른 pose 및 연속동작을 촬영하고 테스트한 결과, pose는 100%의 인식성공과 연속동작은 99%의 인식성공이 이루어져 개발된 방법의 유용성을 검증할 수 있었다.
본 논문은 마커를 사용하지 않고 현실 객체 대상 모바일 증강현실 게임의 일반적인 제작 과정에 대해서 기술하고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서의 성능 최적화를 위해서 slam 기술을 사용하여 만들어진 포인트 클라우드 데이터를 별도의 편집툴을 사용하여 편집하였다. 또한 게임 실행단계에서 특징점 추출 및 디스크립터 매칭으로 인해 많은 부하가 발생하는데, 이를 줄이기 위해서 이전 입력 영상에서 매칭된 특징점에 대한 위치 추적을 위해 Opticalflow 추적을 사용하였다.
상호작용 증강현실 인터페이스는 실세계에 가상 정보를 혼합하여 사용자의 인식을 증강시킬 수 있으며 사용자에게 실세계에서 이용되는 오브제를 가상 게임에 그대로 제공함으로써 현실과 가상 환경을 자연스럽게 연계할 수 있다. 우리는 실생활과 가상 게임 환경과의 이음새 없는 환경을 위해 TCG(Trading Card Game; 이하 TCG로 약칭) 게임에 실제 카드를 적용하는 방안을 연구하였다. 스마트 폰 카메라를 통해 인식된 카드를 가상의 TCG 게임 인터페이스로 사용한다. 기존 연구에 비해 보다 빠르고 스케일, 방향, 포즈, 회전에 무관하게 실 카드를 인식하기 위해 2 단계 이미지 키포인트 추출/매칭 방법(Two Phases Image eyPoint Extraction/Matching Method)을 스마트폰 환경에서 개발하고 이것을 가상 TCG 게임 시스템에 실험적으로 적용하였다. 이와 같은 창의적인 시도는 현실과 가상 환경을 자연스럽게 연결하여 게임에의 몰입감과 현실감을 배가시킬 것이다.
실생활에서 사용되는 결제 시스템에는 전자 사인, QR 코드, 바코드들이 사용된다. VR 환경 내에서 구현되어 있는 결제 시스템은 점점 연구가 시작되고 있다. 본 논문은 기존의 결제 시스템을 VR 환경에서 구현하기 위해 손 제스쳐 인식을 이용한 VR 전자사인 시스템을 제안한다. VR 시스템에서는 키보드를 두드리거나 마우스를 건드릴 수 없는 상황이다. VR 컨트롤러를 가지고 결제 시스템을 구성하기 위한 방법에는 여러 가지가 있을 수 있다. 손 제스처 인식을 이용한 전자사인이 그 중 하나인데, 손 제스쳐 인식에는 크게 Warping Methods, Statistical Methods, Template Matching 방법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 Template Matching 방법에 속한 $p 알고리즘을 이용하여, VR에서 결제 시스템을 구성하였다. 그리고, VR 환경을 조성하기 위해서 Unity3D와 Vive 장비를 이용해서 실제 결제가 이루어지는 paypal 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 치매 등 인지기능 저하에 따른 질병을 예방하기 위한 기능성 퍼즐 게임을 설계하고 구현하였다. 치매 등 인지기능 저하에 따른 질병은 고령층에서 주로 나타난다. 이에 따라 게임의 UI와 규칙은 가급적 단순해야 하며, 동시에 기억력과 판단력, 반응속도는 향상시킬 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 고령층에서도 쉽게 조작할 수 있도록 UI를 단순화시켰으며, 순간적인 인지능력과 단기기억력 및 판단력을 향상시킬 수 있는 색맞추기 퍼즐게임을 설계하고 구현하였다.
This paper proposes a decision making scheme for choosing the best move at each state of game in order to implement an artificial intelligence othello game player. The proposed decision making scheme predicts the various possible states of the game when the game has progressed from the current state, evaluates the degree of possibility of winning or losing the game at the states, and searches the best move based on the evaluation. In this paper, we generate learning data by decomposing the records of professional players' real game into states, matching and accumulating winning points to the states, and using the Artificial Neural Network that learned them, we evaluated the value of each predicted state and applied the Minimax search to determine the best move. We implemented an artificial intelligence player of the Othello game by applying the proposed scheme and evaluated the performance of the game player through games with three different artificial intelligence players.
이 논문에서 우리는 자원이 제약된 무선 센서네트워크에서 협력게임이론 (coalitional game theory) 기반의 전송파워제어 문제를 다룬다. 우리가 다루고자 하는 전송파워제어 문제는 각 센서의 에너지 효율성을 목적 함수 (objecitve function) 로 갖고 지연시간을 제약조건으로 갖는다. 이 문제는 two-sided one-to-one matching game 으로 모델링하고 core에 속하는 센서쌍의 매칭을 찾아내기 위해 deferred acceptance procedure (DAP)를 적용한다. Core에 속하는 매칭은 다른 센서와 매칭을 해도 현재 매칭 이상보다 좋은 결과를 가져오지 않는 매칭이 된다. 그리고, DAP를 반복해서 적용하게 되면 특정 안정상태에 도달하게 되는데, 그 안정상태에서는 지연시간제약을 만족시키면서 더 이상 에너지 효율성이 향상되지 않는 것을 보인다. 우리의 결과는 클러스터 기반의 센서 그룹방법과 지역 최적의 해 (local optimal solution)와 비교된다.
Fingerprint verification is being adopted widely to provide positive identification with a high degree of confidence in all practical areas. This popular usage requires reliable methods for matching of these patterns. To meet the latest expectations, the paper presents a pair wise distance histogram method for fingerprint matching. Here, we introduced a randomized algorithm which exploits pair wise distances between the pairs of minutiae, as a basic feature for match. The method undergoes two steps for completion i.e. first it performs the matching locally then global matching parameters are calculated in second step. The proposed method is robust to common problems that fingerprint matching faces, such as scaling, rotation, translational changes and missing points etc. The paper includes the test of algorithm on various randomly generated minutiae and real fingerprints as well. The results of the tests resemble qualities and utility of method in related field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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